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Enregistrement W4390099982 · doi:10.1525/jsah.2023.82.4.449

Too Much Information: Noise and Communication in an Open Office

2023· article· en· W4390099982 sur OpenAlexaff
Joseph Clarke

Notice bibliographique

RevueJournal of the Society of Architectural Historians · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture, Modernity, and Design
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistractionNoise (video)Software deploymentQUIETTelecommunicationsArchitectureGermanTraffic noiseSpace (punctuation)Movement (music)Computer scienceSociologyComputer securityAcousticsHistoryPsychologyArchaeologyNoise reductionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Noise was among the most contested issues in the large open offices that proliferated after World War II in Europe and North America. The “landscape” offices that developed out of the German Bürolandschaft movement were known for large floor plates filled with misaligned desks. They were meant to improve employees’ communication, but their acoustic design prompted worker anxieties about distraction and diminishing privacy. While early remediation efforts sought to quiet offices, in the 1960s designers began adding random, unintelligible noise to mask distractions and arranging employees according to their expected sound levels. This shift from eliminating noise to embracing it as a space-defining element reflected a powerful new acoustic paradigm. The Bürolandschaft movement waned in the 1970s, but the judicious spatial deployment of noise remains an invaluable technique as designers consider how architecture can help or hinder communication and collective intellectual activity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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